D_ontory : 개발스토리

denied: requested access to the resource is denied 오류가 났다. 원인은 docker hub 에 올바른 아이디로 로그인 하지 않았기 때문. docker repository 아이디가 두개인데, 다른아이디로 로그인되어있는 상태에서 상관없는 레파지토리에 push 하려 해서 생긴 오류이다. 원래 되어있던 로그인 정보가 남아있어서 나는 먼저 로그아웃부터 진행했다. docker logout 로그아웃 후 새로운 도커아이디로 로그인 합니다. docker login login Succeeded 라는 표시가 되면 다시 이미지를 push 합니다. docker image push dockerid/repositoryname:tag

INTRO 개발하다보면 여러 부서에서 각자 맡은 일을 해주는 때가 많은데, 그때 내가 작업하던 docker container 를 통째로 image(이미지)로 만들어서 배포(?) 또는 전달 하는 경우가 많은 것 같다. 그래서 은근히 자주 사용하지만 자꾸 까먹는 나를 위해 총정리를 해보려 한다. docker container 를 docker image로 만들기 docker ps -a 실행중인, 또는 만들어져있는 container 를 확인합니다. -a 옵션을 추가하면 실행중이지 않는 컨테이너도 모두 보이며, -a 옵션을 제거하면 실행중인 컨테이너만 보입니다 저는 가장 아래에 있는 'torch2' 라는 컨테이너를 이미지로 만들어 보려 합니다. ex) docker commit [OPTIONS] CONTAINER ..

왜 도커를 써야만 할까? 머신러닝 딥러닝 모델을 개발하다보면, 수많은 오류들을 만날 때가 있다.그리고 대부분의 오류들은 개발하는 환경의 버전 관리부터 시작된다.내가 처음부터 끝까지 작성한 코드라고 해서 오류가 없는 것은 아니다. 단지 내가 짠 코드인 만큼 단계별로 해결한 경험이 있어서 상대적으로 쉽게 느껴질 수는 있다.대부분 git 페이지에서 제공하는 오픈소스 코드를 사용할텐데, 이 코드가 실행한 환경과 내 서버(컴퓨터)의 환경은 다르기 때문에 오류를 많이 만나는 것 같다....(모두가 그런건 아니지만^^....) 현직 개발자로서, 딥러닝 모델을 개발하다 보면 여러가지 환경을 동시에 진행하는 경우도 있다.이미지 전처리 필요한 모델도 학습하다가, 오디어 전처리도 필요하게 되는... 아무튼, 내가 만났던 오..

갑자기 서버 오류로 인해 기존 우분투(Ubuntu)를 밀고 새로 설치해야 하는 상황이 발생했다.이렇게 된 이상 pytorch 2.0 맛이나 보자 하고, ubuntu 부터 cuda, cudnn, docker 등등 개발에 필요한 환경을 모두 새로 설치하고 있다.직접 설치해보기 전 까지는 모든것이 설치 되어 있는 것이 당연했는데, 직접 하다보니 이렇게 하나씩 모두 설치해야 된다는 것을 다시 한 번 깨닳게 되는 경험이었다^^아무튼, 이런 일이 두번, 세번 다시 일어나지 않으리란 보장은 없기에 정리를 해보도록 하자.... 원하는 개발환경- Ubuntu 22.04- CUDA 12.1  /  cuDNN - GPU NVIDIA TITAN RTX  필요 패키지 다운로드## Ubuntu 시스템 패키지 update sudo..